Daten und Informationen in Unternehmen managen

Ein deutliches Zeichen der heutigen Wissensgesellschaft ist die rasant wachsende Präsenz von Informationen. Ob im kommerziellen oder privaten Bereich, so gut wie niemand kann sich dem Überangebot an Information entziehen. Daten verbreiten sich geradezu explosionsartig. Daraus resultieren eine Reihe von Effekten, mit der die Unternehmen täglich konfrontiert werden. Das Phänomen Informationsüberflutung („Information Overload“) besitzt eine stark individuelle Komponente (subjektives Empfinden) und wird nicht allein durch unsere heutigen technischen Errungenschaften hervorgerufen. Schon 1613 dachte der britische Autor Barnaby Rich über diese Erscheinung nach, indem er sagte:

„Eine der Krankheiten dieser Zeit ist die Überzahl an Büchern. So überladen ist die Welt von ihnen, dass es unmöglich ist, den Wust an unnützem Zeug zu verdauen, der täglich ausgebrütet und in die Welt geworfen wird.“

Die riesige Menge an täglicher Information und die (noch) unvollkommenen Methoden, sie auch zu bewältigen, zeigen: Die eigentliche Herausforderung besteht darin, den Umgang mit Informationen weiter zu entwickeln. Es geht um die Optimierung von Methoden des Vergleichens und Aufarbeitens von Informationen, die Hand in Hand mit organisationalen Veränderungen gehen muss. Datenmüll, zunächst als nutz- und wertlose Daten eines Unternehmens verstanden, ist eine gewaltige Herausforderung. Insbesondere durch die zunehmende Nutzung digitaler Kommunikationsmittel sammeln sich nicht mehr benötigte und somit überholte und veraltete Daten an. Gerade bei Unternehmen ist das Aufbewahren von Datenmüll vor allem eine Kostenfrage. Das sollte die erste Erkenntnis eines für die Speicherkapazitäten Verantwortlichen sein. Dieser muss auch die Frage beantworten, inwieweit die internen Prozesse ausgerichtet sind, um entweder unnützes Aufbewahren von Daten nach Möglichkeit zu minimieren oder Datenmüll regelmäßig aufzuspüren und zu entsorgen.

Daten, Informationen, Nachrichten und Wissen sind die tragenden und zugleich auch prägenden Begriffe einer modernen Informationsgesellschaft. Während Daten als logisch strukturierte Informationseinheiten einfach, verständlich und messbar sind, entzieht sich der Begriff Information durch die Weitläufigkeit der Verwendung einer allgemeingültigen Definition. Neben der Nachrichtentechnik und Informatik befassen sich die Semiotik als Teilgebiet der Sprachwissenschaften, die Erkenntnistheorie und die Wissenschaftstheorie mit der Aufarbeitung des Begriffs.

Bereits in der Steinzeit übte sich der Mensch nicht nur im Jagen, sondern auch im Sammeln. Doch lässt sich die heutige Datensammelwut auf Verhaltensrelikte aus der menschlichen Stammesgeschichte reduzieren? Dieser Blickwinkel mag zwar einige überraschende Aspekte in die Betrachtung der Ursachen anreißen, leistet indes keinen wirklichen Beitrag zur Beantwortung des Problems. Ein Beispiel verdeutlicht dies:

Machine-to-Machine-Anwendungsbereiche (M2M) gibt es unter anderem in der Informationstechnologie, der Energieversorgung, Logistik, im Handel, Verkehr, in der Automatisierung, der Sicherheit und im Health-Care-Bereich. Immer dann, wenn der intelligente Kaffeeautomat in der Kantine den Bohnenvorrat rechtzeitig selbst aufstockt oder wenn Autos selbständig miteinander kommunizieren, um unerwarteten Hindernissen auf einer Strecke zuvor zu kommen, mag das für die Bequemlichkeit der Nutzer sprechen. Schon hier wird deutlich, dass heute in vielen Fällen eine große Menge Daten bewegt werden müssen. Doch was passiert mit ihnen, wenn die Kaffeebohnen nachgefüllt und die Hindernisse umfahren worden sind? Nicht immer ist bekannt, welche Daten (noch immer) vorhanden sind. Häufig fehlen eine systematische Inventarisierung der Datenbestände und die sich notwendigerweise daran anschließende Definition von Prozessen, die der Datenanalyse und damit der Generierung von Wissen dient.

Unternehmen sind durch gesetzliche Vorschriften gezwungen, Daten über einen längeren Zeitraum vorzuhalten. Die Ereignisse des 11. September 2001 und die zahllosen Skandale in Wirtschaft und Politik hatten eine Verschärfung der Anforderungen an das Aufbewahren von Daten zur Folge. Nicht immer sind die Ausführungsbestimmungen so klar, dass sofort erkannt werden kann, welche Daten aufbewahrt werden müssen. Im Zweifelsfall eben mehr als weniger: Systeme wie E-Mail weisen so ein extrem hohes Datenwachstum auf. Eine weitere Quelle für Datenmüll sind die zahlreichen Vorversionen von Berichten und Meilensteinpräsentationen, die an sämtliche Mitglieder eines Projektteams digital versandt werden – unabhängig davon, ob die Empfänger damit etwas anzufangen wissen.

Kreditinstitute gelten als Prototypen für den schier unstillbaren Datenhunger. Das liegt zum einen in der Natur der Sache. Banken produzieren nicht lagerfähige Finanzdienstleistungen, keine Güter. Daher müssen sie den Vorrat ihrer vielfältigen Finanzdienstleistungen auf ihren Servern vorhalten. Zum anderen bearbeiten sie meist standardisierte Vorgänge, wie zum Beispiel Online-Überweisungen oder Barabhebungen am Geldautomaten. Auf Grund der Vielzahl gesetzlicher Vorschriften müssen Banken Kundendaten speichern. Daneben speichern sie auch die für den Kunden abgewickelten Transaktionen, so dass sich ein Kundenberater im Falle eines Beratungsgesprächs auf seinem Monitor einen vollständigen Überblick über die Kundenverbindung verschaffen kann.

Die Technik zur Verarbeitung von Daten, Informationen und Wissen wird immer komplexer, teurer, langsamer und fehleranfälliger. Das schlägt sich auch in den Strategiekonzepten der Hersteller von Speichersystemen nieder, die oft auch Anbieter von Backup- und Archivlösungen sind. Softwaremethoden zur Datenkomprimierung und gezielte Deduplizierung gewinnen mehr und mehr an Gewicht – ein Indiz dafür, dass das Datenwachstum schneller als die technologische Weiterentwicklung der Speichersysteme voranschreitet.

Besonders dramatisch, weil schleichend und auch schlecht messbar, ist die Tatsache, dass Entscheidungsprozesse im Unternehmen durch das Überangebot an Informationen erschwert werden. Dieser Bereich gewinnt weltweit an Bedeutung. Überflüssige oder veraltete Informationen stellen zweifelsfrei Datenmüll dar. Die Grenze, ob Daten überflüssig oder gar veraltet sind, ist jedoch nur sehr schwer zu ziehen. Es gibt in diesem Zusammenhang keine allgemein gültigen Regeln. Im Endeffekt muss diese Frage von jedem Nutzer individuell beantwortet werden. Daten besitzen nämlich per se kein Verfallsdatum.

Die Frage, ob der Vielfalt und dem Volumen der Informationen etwas Positives abgewonnen werden kann, muss vorerst unbeantwortet bleiben. Eine negative Folge zeigt sich im Aufkommen eines neuen Krankheitsbildes, dem Information-Overload-Syndrom. Dabei wird das Gehirn zunehmend mit Datenmüll zugeschüttet, psychologische Filterfunktionen versagen. Auf der emotionalen Ebene werden diese Prozesse durch individuelle Erfahrungen verstärkt. Als Folge kann eine Einschränkung der kognitiven Eigenschaften wie Konzentrationsstörungen, Vergesslichkeit und Wortfindungsstörungen beobachtet werden. Auf der vegetativen Ebene stellen sich Schlafstörungen, Libidoverlust oder Appetitlosigkeit ein. Auch Depressionen und Ängste können auftreten.

Entwicklungen im IT-Sektor zeigen, dass unverdrossen weiter Software- und Technologielösungen zur Speicherung von Daten entwickelt werden: Stichwort Cloud-Computing. So werden die Datenbestände weiter wachsen und damit zweifellos auch der Datenmüll. Praktische Ansätze zur Eindämmung des Datenmülls zu finden, wird nicht einfach sein. Hilfe kann auch von juristischer Seite kommen. Der § 3 a des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) beispielsweise zeigt, wie sich Datenvermeidung und Datensparsamkeit bewerkstelligen lassen. Was jedoch fehlt, ist ein ganzheitlicher Unternehmensprozess, mit dem das Datenwachstum eingedämmt und der Datenmüll kurz- und mittelfristig reduziert werden kann. Es ist kein pragmatisches Projektmodell oder ein Leitfaden zur Identifizierung und Eindämmung des Datenmülls bekannt.

Mit dem wachsenden Datenmüllproblem ergeben sich Handlungsfelder für die Zukunft, denn praxiserprobte Lösungen zur Einführung eines Management-Prozesses zur Vermeidung und Bekämpfung von Datenmüll fehlen nahezu komplett. Selbst die Fachliteratur liefert keine brauchbaren Muster. Eine naheliegende Zielsetzung könnte somit die Erstellung eines Leitfadens für Unternehmen mit folgenden inhaltlichen Beschreibungen sein:

• Datenmüll-Management-Prozess mit seinen Haupt- und Teilprozessen
• Rolle eines Datenmüll-Managers („Data Waste Officer“)
• Leitfaden zur Identifikation des Datenmülls
• Maßnahmenkatalog mit konkreten Vorschlägen zur Eindämmung sowie kurz- bis mittelfristigen Reduzierung des Datenmülls
• Kennzahlen zur Ermittlung und Steuerung des Datenmülls

Darüber hinaus fehlen in fast allen Unternehmen konkrete Mengengerüste über Datenmüll und Einsparpotenziale durch Eindämmung beziehungsweise Reduzierung des Datenmülls, die durch einen im Unternehmen gelebten Datenmüll-Management-Prozess erarbeitet werden könnten. Da das Datenaufkommen täglich wächst, ist – schon unter Kostengesichtspunkten – zu klären, wie dieser Entwicklung begegnet werden kann.

Ganz offensichtlich ist der Druck auf Unternehmen noch nicht groß genug, da sie relativ großen Sparpotenzialen wenig Beachtung schenken. Selbst wenn davon ausgegangen werden muss, dass es ihnen schwer fallen dürfte, relativ trenngenau zwischen Daten und Datenmüll zu unterscheiden, sollte eine intensivere Auseinandersetzung mit dieser Thematik herbeigeführt werden. Es liegt nahe, dass wegen der zutiefst menschlichen Bestrebung zu sammeln und zu horten, dieser Notwendigkeit bis heute zu wenig Beachtung geschenkt wird. Möglicherweise wird allein schon die Erkenntnis über dieses Defizit zu ersten nachhaltigen Handlungen führen. Die Zeit dafür ist jedenfalls reif.